Windows图像标注软件安装与使用（Vott、labelImg、labelme）

目录

前言

一、计算机视觉四大任务？

二、常用标注软件

1.vott

1.2.入门基本使用

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2.labelImg

2.1.下载与安装

2.2.入门基本使用

3.labelme

3.1.下载与安装

3.2.入门基本使用

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前言

图像标注常用来制造自己的数据集，方便进行学习，比较常用的图像标注软件有Vott、labelImg、labelme,labelTool、sloth等等

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一、计算机视觉四大任务？

1.图像分类（Image Classification）：

是什么？对给定的图片或视频判断其中包括了什么类别的目标。

2.目标定位（Object Location）：

在哪里？定位出目标的位置

3.目标检测（Object Detection）：

判断图片中目标是什么，分别在哪里？定位出目标的位置，用矩形框框住，判断是什么。

4.语义分割（Semantic Segmentation）:
通常意义下的目标分割就是语义分割，需要区分到图中的像素点，而不仅仅是使用矩形框框住目标。判断每一个像素属于那个目标物或者这场景。

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二、常用标注软件

1.vott

1.1下载与安装

下载：

        1.官方Github

        2.realse提供的编译好的可执行文件

1.2.入门基本使用

1.2.1.准备工作:

• 待标注的视频或者图像放在一个文件夹中
•  新建一个目录，用于存放项目信息以及项目结果

1.2.2.新建项目

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 需要填写的信息：

• Display Name：自己的项目名称
• Security Tokken：默认
• Source Connection：待标注图像/视频路径
• Target Connection：标注结果存放路径
• Description:项目描述
• Video Setting：视频帧率
• Tags：待标注的标签列表（可以在标注时添加）

1.2.3.connection

connection就是数据的路径，Vott中提供了三种分类：Azure Blob Storage、Bin Image Search、Local File System，一般选择Local File System即可。然后填写名称，提供文件路径即可。

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 connection在左侧菜单栏可以直接进入

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 1.2.4.标注bbox

• 选择图像/视频帧
• 画框
• 设置标签

选择左侧的图像/视频帧，使用矩形画框工具画框，然后选择对用的标签即可，在选取/删除选框、设置/删除标签后，会制动保存。除了使用矩形框之外，还可使用多边形选点来进行标记。

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 画框时可以采用内置的SSD模型自动获取bbox（左侧菜单栏的帽子图标），精度不是很高，但是也可以节省力气。 ​

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 1.2.5.导出标注结果

• 在标注页面，可将结果快速导出 

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• 具体设置

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•  provider：导出数据形式，有六种
• 导出数据：
  • All Asset：所有数据
  • Only Visited Assets：仅浏览数据 
  • Only tagged Assets：仅标注数据
• Include Images：导出数据是否包含图像
• 导出结果（JSON以及CSV）

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2.labelImg

labelImg是可视化的图像标注工具，可以标注图像中的目标，生成XML、JSON、txt格式的文件

2.1.下载与安装

• 安装环境：Windows+Anaconda
• 安装：
  • 在GitHub下载压缩包，解压缩；
  • 打开Anaconda Prompt然后跳转到安装包下载的目录下，即labelImg-master文件夹，
    然后执行以下命令 ：

conda install pyqt=5
pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
python labelImg.py

打开后的界面如下所示：

2.2.入门基本使用

• 左侧菜单栏功能

• Open：打开单张图像
• Open Dir：打开文件夹
• Change Save Dir：保存文件路径
• Next Image：下一张图像
• Prev Image：上一张图像
• vertify Image：校验图像
• Create RectBox：画标注框
• Duplicate RectBox：复制标注框
• Delete RectBox：删除标注框
• Zoom In/Out：放大/缩小图像
• Fit Window/Width：适应窗口/宽度

• 快捷键

•  图像标注

选中待标注图像的文件夹，在图像上点击w或者Create RectBox创建矩形框，选中区域，添加标签，保存即可。

•  labelImg左侧菜单栏选择文件保存格式

在左侧菜单栏文件保存格式可以选择Yolo、CreatXML、PascalVoc三种，分别对应txt、XML、JSON三种数据格式。另外，在顶部的菜单栏选择view，然后勾选Auto Save Mode，可以在每张图像添加标签后自动保存，不再需要自己手动保存。

3.labelme

3.1.下载与安装

•  安装环境：Windows+Anaconda
• 安装：
  • 打开 Anaconda + Prompt，依次运行以下命令

conda create --name=labelme python=3.6
source activate labelme
pip install pyqt5 
pip install labelme
conda install pillow=4.0.0

执行完这几个语句后，在该窗口输入labelme即可打开该工具，打开界面如下：

• 另外，labelme还发布了预编译版本，下载之后直接运行就可以使用。

3.2.入门基本使用

labelme的具体使用与上述的labelImg类似，就不再赘述。不过与labelImg相比，labelme除了矩形框之外，还可以使用圆形框，多边形框，点，线等来对图像进行标注，用于目标检测、图像分割等任务；可以对图像进行flag形式的标注，用于图像分类和清理任务。各个功能的在GitHub有具体实现的用法。

与labelImg相比，labelme标注工具更加丰富，更加灵活，可以适用于更多任务。 

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